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一、概念题

1． 古典概率

【答案】古典概率也叫先验概率，是指在特殊情况下直接计算的比值。计算方法是事件A 发生的概率等于A 包含的基本事件数M 与基本事件总数N 之比。古典概率是最简单的随机现象的概率计算，建立在这样几个特定条件上的，即:事件的互斥性、事件的等概率性以及事件组的完备性。

2． 四分差

【答案】四分差又称四分位差，是差异量数的一种。计算公式:

位数，第三个四分第一个四分位数。在次数分配上第一个四分位数与第三个四分位数之间包含着全体项数的一半。次数分配越集中，离中趋势越小，则这二者的距离也越小。根据这两个四分位数的关系，观测次数分配的离散程度也可以得到相当高的准确性。因此，四分差可以说明某系列数据中间部分的离散程度，并可避免两极端值的影响。四分差通常与中数联系起来共同应用，不适合进一步代数运算，反应不够灵敏。

3． 统计检验力

【答案】统计检验力又称假设检验的效力是指假设检验能够正确侦察到真实的处理效应的能力，也指假设检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的概率，因此效力可以表示为检验的效力越高，侦察能力越强。影响统计检验力的因素有:①处理效应大小，处理效应越明显，越容易被侦查到，假设检验的效力也就越大。②显著性水平a , a 越大，假设检验的效力也就越大。③检验的方向性，单侧检验侦察处理效应的能力高于双侧检验。④样本容量，样本容量越大，标准误越小，样本均值分布越集中，统计效力越高。

4． 观测值

【答案】随机变量所取得的值，称为观测值。

二、简答题

5． 简述卡方配合度检验和卡方独立性检验的区别。

【答案】卡方配合度检验主要用于检验单个名义型变量多个分类上的实计数和某个理论次数分布（如均匀分布）之间的差异显著性，因此可以将之理解成多组之间次数比较的方法；卡

方独立性检验主要用于检验两个名义型变量各项分类上的次数之间是否存在显著关联，是考察名义型变量间相关性的方法。

6． 根据不同条件下，不同统计量的假设检验方法，试概括出假设检验的基本过程。

【答案】假设检验的基本过程有:

（1）提出虚无假设和备择假设；

（2）选择检验的统计量并计算其值；

（3）确定显著性水平及临界值；

（4）作出统计决断；

（5）报告结果。

7． 完全随机设计的方差分析与随机区组方差分析最重要的区别是什么？

【答案】完全随机设计的方差分析与随机区组的方差分析最重要的区别在于组内方差。随机区组方差分析中，将组内方差分解为组内误差和区组方差。

8． 探索性因素分析与验证性因素分析有什么区别？

【答案】（1）探索性因素分析（简写为EFA ）就是指传统的因素分析。这种因素分析方法对于观察变量因子结构的寻找，并未有任何事前的预设假定。对于因子的抽取、因子的数目、因子的内容以及变量的分类，研究者也没有事前的预期，而是由因素分析的程序去决定。在典型的EFA 中，研究者通过共变关系的分解，找出最低限度的主要成分（）或共同因子（），然后进一步探讨这些主成分或共同因子与

, ）个别变量的关系，找出观察变量与其相对应因子之间的强度，也就是因子负荷值

（

以说明因子与所属的观察变量的关系，决定因子的内容，为因子取一个合适的名字。

由于传统的因素分析企图找出最少的因子来代表所有的观察变量，因此研究者必须在因子数目与可解释变异量（）两者间寻找平衡点。因为因素分析至多可以抽取出相等于观察变量总数的因子数目，这样，虽然可以解释全部百分之百的变异，但失去因素分析找寻因子结构的目的，但如果研究者企图以少数几个较明显的因子来代表所有的项目，势必然将损失部分可解释变异来作为代价。因而在EFA 中，研究者相当一部分工作是在决定因子数目与提高因子解释的变异（即

（2）验证性因素分析（）。 简写为CFA ）是在研究人员积极改善传统因素分析的限制，扩大其应用范围的基础上产生的。这类因素分析要求，研究者对于潜在变量的内容与性质，在测量之初就必须有非常明确的说明，或有具体的理论基础，并已先期决定相对应的观察变量的组成模式，进行因素分析的目的是为了检验这一先期提出的因子结构的适合性。这种因素分析方法也可用于理论架构的检验，它在结构方程模型中占有相当重要的地位，有着重要的应用价值，也是近年来心理测量与测验发展中相当重视的内容。

三、计算题

9． 己知历年学生体检情况。如身高的标准差为8cm ，今年随机抽取20

名学生测其身高得

试估计学生身高的真实情况。

【答案】假定身高的总体分布为正态分布，方差已知，则标准误为:

取

代入数据，得

所以，学生身高的真实情况在

10．求下表数据分布的标准差和四分位差。

之间，估计正确的概率为0.95, 错误概率为5%。 则总体平均数的95%的置信区间为

【答案】应用分组数据求标准差和四分位差的公式求解。

（1）应用公式求次数分布表的标准差，得

（2）应用公式

求得